CN113454767A - 用于支持衬底制造系统的数据分析和机器学习的数据捕获与转换 - Google Patents

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保罗·罗纳德·巴林泰恩
亨利·陈
尼古拉斯·格林施格尔
约翰·A·詹森
查德·拉塞尔·威特曼
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Abstract

一种用于半导体制造的数据收集系统包含：T个衬底处理工具，其中T个衬底处理工具中的每一者包含：N个处理室，其中N个处理室中的每一者包含处理室控制器，处理室控制器被配置成在N个处理室中的相应处理室的操作期间接收多个不同类型的数据，其中多个不同类型的数据具有不同的格式，其中处理室控制器被进一步配置成将多个不同类型的数据格式化为经格式化的数据，并且其中T和N为整数；以及数据诊断服务计算机，其被配置成：接收经格式化的数据并将其按类别存储于共享文档中，共享文档具有表格式数据结构，表格式数据结构包含具有上下文数据的行；以及响应于请求，从共享文档中产生包含数据的子集的输出文档。

Description

用于支持衬底制造系统的数据分析和机器学习的数据捕获与 转换
相关申请的交叉引用
本公开内容为2019年2月14曰提交的美国专利申请No.62/805,454的PCT国际申请。在此将上述申请的全部内容通过引用并入。
技术领域
本公开内容涉及衬底处理系统，更具体而言，涉及用于支持衬底制造系统的数据分析和机器学习的数据捕获与转换。
背景技术
这里提供的背景描述是为了总体呈现本公开的背景的目的。当前指定的发明人的工作在其在此背景技术部分以及在提交申请时不能确定为现有技术的说明书的各方面中描述的范围内既不明确也不暗示地承认是针对本公开的现有技术。
半导体制造商使用一或更多个衬底处理工具以在制造半导体晶片期间进行沉积、蚀刻、清洁、和/或其他衬底处理。这些衬底处理工具中的每一者可包含多个处理室，其执行相同类型的处理(例如沉积、蚀刻、或清洁)或不同的处理(例如一系列或序列的处理)。
衬底处理工具中的处理室通常在多个衬底上重复进行相同工作。处理室基于限定工艺参数的配方而进行操作。例如，一配方限定序列、操作温度、压力、气体化学品、等离子体使用、各个操作或子操作的时段、和/或其他参数。当制造变化和/或缺陷发生时，半导体制造商需要确定根本原因。
发明内容
在一种特征中，一种用于半导体制造的数据收集系统包含：T个衬底处理工具，其中所述T个衬底处理工具中的每一者包含：N个处理室，其中所述N个处理室中的每一者包含处理室控制器，所述处理室控制器被配置成在所述N个处理室中的相应处理室的操作期间接收多个不同类型的数据，其中所述多个不同类型的数据具有不同的格式，其中所述处理室控制器被进一步配置成将所述多个不同类型的数据格式化为经格式化的数据，并且其中T和N为整数；以及数据诊断服务计算机，其被配置成：接收所述经格式化的数据并将其按类别存储于共享文档中，所述共享文档具有表格式数据结构，所述表格式数据结构包含具有上下文数据的行；以及响应于请求，从所述共享文档中产生包含所述数据的子集的输出文档。
在进一步的特征中，所述上下文数据包含材料标识字段和时间字段；并且所述多个不同类型的数据包含：至少三种或更多种数据类型，其选自由配方、硬件校准、工艺微调、光发射光谱、高速数据以及变数追踪组成的群组。
在进一步的特征中，所述数据诊断服务计算机被配置成基于下列项中的至少一项而产生所述输出文档：所述类别的子集；所述材料标识字段的子集；以及所述时间字段的子集。
在进一步的特征中，所述共享文档具有三层阶层，其包括文档、群组和类别。
在进一步的特征中，所述共享文档具有技术数据管理方案(TDMS)格式。
在进一步的特征中，数据以二进制格式存储于所述共享文档中。
在进一步的特征中，机器学习计算机被配置成与所述数据诊断服务计算机进行通信并对所述输出文档中的数据执行机器学习。
在进一步的特征中，所述处理室控制器包含：数据产生对象，其被配置成传输所述多个不同类型的数据；数据调度器，其被配置成从所述数据产生对象接收所述多个不同类型的数据；多个数据槽，其中所述多个数据槽中的每一者被配置成从所述数据调度器接收所述多个不同类型的数据中的相应类型的数据；多个数据格式器，其中所述多个数据格式器中的每一者被配置成从所述数据槽接收所述多个不同类型的数据中的相应类型的数据，并将所述经格式化的数据输出回至所述多个数据槽中的相应数据槽；以及数据接口管理器，其被配置成将所述经格式化的数据从所述多个数据槽转送至所述数据诊断服务计算机。
在进一步的特征中，所述数据诊断服务计算机包含：数据管理器，其被配置成从所述处理室控制器接收所述经格式化的数据；以及数据存储器，其被配置成存储所述共享文档并控制对所述共享文档的访问。
在进一步的特征中，数据适配器被配置成接收所述请求并产生所述输出文档。
在进一步的特征中，所述数据适配器被进一步配置成使所述输出文档适配于多个数据传送器中的一者。
在进一步的特征中，所述多个数据传送器包含文件传输协议(FTP)传送器、机器学习传送器和档案传送器中的至少一者。
在进一步的特征中，主机服务器包含文档选择器，所述文档选择器被配置成从所述T个衬底处理工具中的R个衬底处理工具的R个输出文档中选择R个部分的数据，其中R为大于一且小于或等于T的整数；以及机器学习计算机被配置成将所述R个输出文档中的数据结合并对其执行机器学习。
在进一步的特征中，一种用于半导体制造的数据收集方法包含：在T个衬底处理工具的N个处理室中的多个处理室的操作期间接收多个不同类型的数据，其中T和N为大于零的整数，并且其中所述多个不同类型的数据具有不同的格式；将所述多个不同类型的数据格式化为经格式化的数据；将所述经格式化的数据按类别存储于共享文档中，所述共享文档具有表格式数据结构，所述表格式数据结构包含具有上下文数据的行；以及响应于请求，从所述共享文档中产生包含所述数据的子集的输出文档。
在进一步的特征中，所述上下文数据包含材料标识字段和时间字段；并且所述多个不同类型的数据包含：至少三种或更多种数据类型，其选自由配方、硬件校准、工艺微调、光发射光谱、高速数据以及变数追踪组成的群组。
在进一步的特征中，产生所述输出文档包括基于下列项中的至少一项而产生所述输出文档：所述类别的子集；所述材料标识字段的子集；以及所述时间字段的子集。
在进一步的特征中，所述共享文档具有三层阶层，其包括文档、群组和类别。
在进一步的特征中，所述共享文档具有技术数据管理方案(TDMS)格式。
在进一步的特征中，数据以二进制格式存储于所述共享文档中。
在进一步的特征中，所述数据收集方法还包含：对所述输出文档中的数据执行机器学习。
根据详细描述、权利要求和附图，本公开内容的适用性的进一步的范围将变得显而易见。详细描述和具体示例仅用于说明的目的，并非意在限制本公开的范围。
附图说明
根据详细描述和附图将更充分地理解本公开，其中：
图1为包含一或更多个处理室的衬底处理工具的示例的功能框图；
图2为根据本公开连接至数据诊断服务计算机的衬底处理室的示例的功能框图；
图3为根据本公开的衬底制造商的数据收集架构的示例的功能框图；
图4A至4G为显示数据处置的示例的示图；
图5为根据本公开的从来源至数据诊断服务计算机的数据流动的示例的功能框图；
图6为数据的处置和格式化的示例的功能框图；
图7为显示数据处置和格式化的方法的示例的流程图；
图8为用于更新变量和产生追踪数据的系统的示例的功能框图；以及
图9为用于数据处置的方法的示例的流程图。
在附图中，可以重复使用附图标记来标识相似和/或相同的元件。
具体实施方式
在衬底处理工具的操作期间产生大量的数据，例如结构化数据。例如，为了大规模制造集成电路，半导体制造商可配置衬底处理工具的阵列，这些衬底处理工具被配置成制造半导体晶片。由于生产均匀性对于减少不均匀性和/或缺陷而言非常重要，因此重要的是：确保由衬底处理工具中的每一者中的处理室中的每一者所执行的相同步骤是以相同的方式执行，以产生相同的结果。衬底制造需要工艺参数的精确控制。识别缺陷或不均匀性的根本原因的一种方法为：比较在相同处理室和/或不同处理室中所生产的不同衬底的工艺条件。
处理室通常包含传感器以感测室参数，例如静电卡盘的温度分布、光发射光谱(OES)数据、配方、压力等。所产生的数据通常具有各种不同文件格式，如二进制、二进制MOSS、ASCII、XML、TDMS等。此外，存在由各个处理室产生的大量的数据。例如，各个处理室在操作期间可产生大约每秒2MB的数据。在当前系统中出现诸如缺陷或不均匀性之类的问题时，因收集和存储的方式而非常难以捕获数据、将数据重新格式化为可用格式、以及分析数据。
根据本公开的系统和方法提供了一种数据收集架构，其用于接收、格式化、以及组织由一或更多个衬底处理工具所产生的数据。该架构使得能跨多个处理室、衬底处理工具、和/或位置而收集数据，使得可以更容易地对其进行分析。在以下说明中，首先描述衬底处理工具及处理室的示例，以提供其后的架构叙述的上下文。
在处理期间，衬底通常在盒中被输送至衬底处理工具。传送机械手经由装载锁将衬底装载于传送站中。真空机械手将衬底从盒移动至装载锁。真空机械手将衬底从装载锁移动至其中一个处理室中以进行处理。在处理室中进行处理之后，真空机械手将衬底移动至另一个处理室或经由装载锁而移动回到盒。
当在处理室中时，衬底经受处理。例如，可通过温度受控的静电卡盘(ESC)以控制衬底的温度。可控制处理室中的压力。包括一或更多种前体、惰性气体、蚀刻气体、或其他气体混合物的一或更多种气体混合物被导入至处理室中。在某些处理中，等离子体可以在处理室中被触发或由远程等离子体源供应，以引发化学反应。其他处理可能不涉及等离子体的使用。可将RF偏压供应至衬底支撑件以控制离子能量。
现在参考图1，其显示了示例性衬底处理工具100。衬底处理工具100包含多个处理室104-1、104-2、...、以及104-M(统称为处理室104)(其中M为大于一的整数)。仅举例而言，处理室104中的每一者可配置成执行一或更多类型的衬底处理。换言之，衬底可被装载至处理室104中的一者中、被处理、并接着被移动至处理室104中的一或更多个其他者(如果至少一者执行不同处理的话)和/或从衬底处理工具100中移除(如果全部都执行相同处理的话)。
经由大气至真空(ATV)传送模块108的装载站的端口而将待处理的衬底装载至衬底处理工具100中。在一些示例中，ATV传送模块108包含设备前端模块(EFEM)。接着，将衬底传送至处理室104的一或多者中。例如，传送机械手112被设置成将衬底从装载站116传送至气锁(或装载锁)120。真空传送模块128的真空传送机械手124被设置成将衬底从装载锁120传送至各个处理室104。
可提供处理室控制器130、传输控制器134、和/或系统控制器138。传输控制器134控制机械手112及124、与衬底往返处理工具100的传输相关的致动器及传感器。处理室控制器130控制处理室104的操作。一般而言，处理室控制器130监控传感器135(如温度传感器、压力传感器、位置传感器等)，并控制致动器136(如机械手、端口、加热器、气体输送系统、ESC、RF产生器等)。与处理室104相关的处理室控制器130通常遵循一配方，该配方指明步骤的时序、待供应的处理气体、温度、压力、RF功率等。
现在参考图2，显示了用于处理衬底的示例性衬底处理系统200，以说明在处理室的操作期间所产生的数据类型的示例。虽然显示处理室的特定类型，但可使用其他类型的处理室。衬底处理系统200包含处理室202，其包围衬底处理系统200的其他组件并容纳RF等离子体。衬底处理系统200包含上电极204以及衬底支撑件，例如静电卡盘(ESC)206。在操作期间，衬底208被设置于ESC206上。
仅举例而言，上电极204可包含喷头209，其导入和分配处理气体，例如沉积前体、蚀刻气体、载气等。ESC206包含导电底板210，其用作下电极。底板210支撑加热板212，加热板212可对应于陶瓷多区域加热板。可将热阻层214设置于加热板212与底板210之间。底板210可包含一或更多个冷却剂通道216，以用于使冷却剂流过底板210。
RF产生系统220产生并输出RF电压至上电极204和下电极(例如，ESC206的底板210)中的一者。上电极204和底板210中的另一者可以是DC接地、AC接地或浮动的。仅举例而言，RF产生系统220可包含产生RF电压的RF电压产生器222，该RF电压通过匹配和配送网络224馈送至上电极204或底板210。在其他示例中，可感应式地或远程地产生等离子体。
气体输送系统230包含一或更多个气体源232-1、232-2、...、以及232-N(统称气体源232)，其中N为大于零的整数。气体源232供应一或更多种沉积前体、蚀刻气体、载气等。还可使用经汽化的前体。通过阀234-1、234-2、...、以及234-N(统称阀234)和质量流量控制器236-1、236-2、…、以及236-N(统称质量流量控制器236)将气体源232连接至歧管238。歧管238的输出被馈送至处理室202。仅举例而言，歧管238的输出被馈送至喷头209。
可以将光发射光谱(OES)传感器239设置于窗240附近，窗240被设置于室表面241上。OES传感器239选择性地产生OES数据。可将温度控制器242连接至设置于加热板212中的多个热控制组件(TCE)244。例如，TCE 244可包含(但不限于)对应于多区加热板中的相应的区域的相应的大型TCE、和/或布置于整个多区加热板的多个区域的微型TCE阵列。温度控制器242可用于控制多个TCE 244，以控制ESC 206和衬底208的温度。
温度控制器242可以与冷却剂组件246进行通信，以控制流过通道216的冷却剂。例如，冷却剂组件146可包含冷却剂泵和存储器。温度控制器242操作冷却剂组件246以选择性地使冷却剂流过通道216，以将ESC206冷却。
阀250和泵252可用于从处理室202中排空反应物。控制器260可用于控制衬底处理系统200的部件。机械手270可用于将衬底传送至ESC206上和从ESC206上移除。例如，机械手270可将衬底在ESC206与装载锁272之间传送。虽然显示为单独的控制器，但可以在控制器260内实施温度控制器242。
如可理解的，在衬底的处理及传送期间，由衬底处理工具产生大量的离散数据及串流数据。事件数据可用于确定在各种组件中的位置和停留时间。例如，在模块或FOUP中的停留时间可能导致衬底之间的处理差异。系统日志对系统层级数据进行记录。在衬底传送期间对额外的数据进行记录。处理室中的每一者也在衬底处理期间记录数据。然而，所记录的数据包含不同的数据类型、取样率和/或格式。改变数据格式会在历史数据存储和检索方面造成问题。此外，一些数据仅区域性地存储于处理室处，而其他数据仅存储于晶片厂层级。
通常以固定的频率将数据以信息的格式从工具流式传送至主机。数据通常并非基于衬底而传送。而是按时间传送数据。数据通常以固定的频率或文档大小收集于文档中。数据通常被连续地收集且没有限制。在一些系统中，分别于配方开始及配方结束时在初始和最终衬底的处理期间收集数据，但不针对中间的衬底收集数据。
半导体制造商无法利用现有的晶片厂数据收集方法而轻易存取上述所有形式的所有数据。因此半导体制造商无法从各个数据段中获取全面性的完整洞察力以改善生产力、诊断问题、和/或进行工艺改良。总而言之，半导体制造商无法存取具有可用格式及组织的晶片厂数据。半导体制造商目前无法存取某些数据。许多数据文件在其上下文信息(context information)方面不完整且/或在用于相同子系统的时间戳或命名方面缺乏一致性。
为了深刻理解，半导体制造商可能期望合并来自具有不同格式的不同文档的数据。被添加至数据文件的上下文性数据是不一致的，其需要大量的数据整理(datawrangling)以进行修正。某些数据不具有足以信赖的质量。
根据本公开的系统及方法捕获、传输、存储、和/或转换衬底处理期间所产生的数据，以促成利用大数据工具和/或机器学习的后续分析。
在一些示例中，数据具有支持加密和正向/反向兼容性的通用结构化文件格式。在一些示例中，数据格式与技术数据管理方案(TDMS)文档格式一致。在一些示例中，数据格式是可存取的，且可由客户使用密钥(例如应用程序协议接口(API)密钥)读取。数据上下文与收集在不同数据类型之间是一致的，以使得能在没有进行清理、重新格式化、及/或其他工作的情况下使用。
在一些示例中，在从衬底离开盒的时刻直到衬底回到盒为止的期间收集数据。在一些示例中，数据可存储于单一文档中。在一些示例中，文件格式为自洽的(self-consistent)。在一些示例中，基于数据类型和上下文而以不同频率收集数据。在一些示例中，使用有加密的TDMS将数据格式化。在一些示例中，数据适配器被用于支持遗留数据和向后兼容性，以并入新数据类型和支持主机通信/流式数据。以下将进一步描述额外的细节。
现在参考图3，显示了用于半导体处理系统的晶片厂数据收集系统300。晶片厂数据收集系统300包含N个衬底处理工具320-1、320-2、...、以及320-T(其中T为整数)(统称为衬底处理工具320)。衬底处理工具320-1、320-2、...、以及320-T中的每一者包含一或更多个如上所述的处理室控制器340-1、340-2、...、以及340-T(统称为处理室控制器340)，以控制处理室的操作。由处理室所收集的数据的示例包含衬底或晶片数据日志、自动预防性维护、高速数据、光发射光谱(OES)、追踪数据、OES快照(snap shots)、基座温度图及其他数据、校正文档、设备常数、传感器数据、和/或其他数据。
衬底处理工具320-1、320-2、…、以及320-T中的每一者可包含输送控制器344-1、344-2、…、以及344-N(统称为输送控制器344)，以控制动态对准和存储校正文档、平台追踪数据日志、设备常数、传送模块作业、和/或其他数据。动态对准涉及衬底相对于其他室部件(如基座、边缘环、或其他物体的中心)的位置。
衬底处理工具320-1、320-2、…、及320-T中的每一者可分别包含工具系统控制器348-1、348-2、...、以及348-N(统称为工具系统控制器348)。工具系统控制器348记录批次历史、详细事件日志、基于批次的警报、基于时间的警报、工具控制器健康、部件追踪、部件历史、材料调度、及其他数据。
衬底处理工具320-1、320-2、…、以及320-T中的每一者还分别包含数据诊断服务计算机350-1、350-2、…、以及350-N(统称为数据诊断服务计算机350)、以及数据存储装置362-1、362-2、...、以及362-N(统称为数据存储装置362)。在其他示例中，数据诊断服务计算机350可由二或更多个工具共享，或者每个工具可包含多于一个的数据诊断服务计算机350。衬底处理工具320经由一或更多根总线(例如工具数据总线或网络364-1和流式数据总线或网络364-2)而连接至主机服务器364。
在一些示例中，主机服务器364包含安全模块366和数据选择器模块367。安全模块366提供安全性，例如加密或密码保护。安全模块366使用加密或密码以授权或拒绝对衬底处理工具320所存储的数据和/或对数据选择器模块367的访问。主机服务器364还包含数据选择器模块365，以使得用户计算机380能从一或更多个衬底处理工具中选择一或更多个数据类别，并利用数据上下文字段的一或多者过滤数据。在其他示例中，安全模块366和/或数据选择器模块367利用单独的服务器实施。
主机服务器364经由网络368(例如WAN或LAN)而连接至机器学习计算机374和/或一或更多用户计算机380。可使机器学习计算机374可存取主机服务器364所送回的数据集，以进行进一步分析。在一些示例中，机器学习计算机374包含安全模块375，以控制对数据的存取。机器学习计算机374利用由用户选择的数据收集系统所产生的一或更多数据文件以进行机器学习。由于来自不同衬底处理工具的文档的格式是相同的，因此可将数据合并成单一文档并进行分析。这使得同一处理能够在多个机器中进行分析。
如可理解的，衬底处理工具320的数量T不受限制。此外，衬底处理工具320不需要位于相同设施中。在一些示例中，可授予设备制造商存取多个半导体制造商所存储的数据的权限。
在一些示例中，一些或所有的数据产生装置(流式或HSD装置除外)的取样率可与共同的取样周期对齐，并且基于取样周期而将数据添加至共享文档(下文说明)。
现在参考图4A至4G，根据本发明的数据收集系统对于数据的传送、存储、和/或格式化的方式实行改变。在图4A中，预先将数据存储于一或更多个大型衬底数据日志文档400中，该一或更多个大型衬底数据日志文档400以各种格式存储不同类型的数据。例如，衬底数据日志文档400可存储数据包括衬底上下文410、配方414、硬件校准418、工艺微调422、以及一或更多个变数追踪425。
在图4B中，取代使用具有不同类型的数据和格式的大型衬底数据日志文档400，根据本公开的数据收集系统将数据分为数据类别450-1、450-2、450-3、…、以及450-C(其中C为整数)，并加入上下文数据(例如材料ID、批次ID、处理工作ID、时间、模块等)。在一些示例中，将数据存储于具有表格式的数据结构(其类似于稀疏填充的表格)的共享文档中。数据的类别与上下文数据一起存储于数据结构中。
在图4C中，数据存储装置370用于存储数据结构。在一些示例中，数据存储装置370表示分布式存储系统，其包含与衬底处理工具320相关的数据存储装置362中的每一者。换言之，当衬底处理工具320中的每一者进行操作时，其产生数据的类别和上下文数据，并在数据存储装置362中的相应者中填充文档。然后，数据选择器模块367使得用户能从数据存储装置362中的一或多者中提取数据。可重复进行该程序一或多次以产生新数据集，其可用于进一步分析或机器学习而无需进行数据整理(data wrangling)或格式更改。
在图4D中，如下文中进一步描述的，半导体制造商可选择一或更多个数据类别的子集，并通过过滤上下文数据中的字段的一或多者而限制所送回的数据集。换言之，用户计算机374通过指定一或更多个类别和过滤一或更多上下文数据字段而产生对晶片厂数据的一或更多请求。可重复进行该程序一或多次以产生新数据集，以用于进一步分析。在图4E中，显示了一示例。响应于对具有材料ID、IDs或ID范围、时间范围、和/或类别的数据的请求，数据诊断服务计算机从数据存储装置370中为用户选择受材料ID及时间范围限制的类别(如480处所示)，并产生输出文档482以用于进一步分析。
现在参考图4F和4G，显示了合适的文件格式或数据结构的示例。在图4F中，数据被附加至包含链结表的文档。一旦数据被添加至文档中，其不会被删除或更改。新数据被附加至文档。所附加的数据包含标题及数据。最后一个条目的标题指向链结表中的下一个条目。在图4G中，文档包含3层阶层，其包括文档、群组、和信道属性(channel properties)。在每一层的每个项目可包含独有属性，且群组、信道、或信道属性的数量没有限制。群组类似于表格。每一行代表一个时间点或一个索引。每一列代表数据。在一些示例中，文档包含TDMS文档。TDMS文档为二进制的，且压缩的效率比ASCII文档更高。TDMS文档的写入和读取的速度比其他格式更快。由于文档是以二进制方式存储，因此敏感数据受到保护。在一些示例中，流式数据(例如HSD(高达1kHz的高速数据)和/或OES(光发射光谱))可存储于文档中或存储于单独的衬底数据日志文档中。
现在参考图5，显示了通过数据诊断服务计算机而进行的数据处置和处理的示例。控制器510(例如上述的处理室控制器、工具系统控制器、或传送模块控制器中的一者)包含一或更多图像512。在一些示例中，图像512包含Smalltalk图像，但可使用其他的类型。图像512包含变量数据处置器514和/或数据对象处置器518。在一些示例中，变量数据处置器514和/或数据对象处置器518经由工具网络总线519而输出数据。诸如HSD和/或OES之类的其他数据(在530)经由数据网络总线521而传送，且可包含原始流式数据。
数据诊断服务计算机350包含数据管理器540，其从控制器510接收数据流。数据管理器540将数据流输出至数据存储器544。数据适配器548从用户计算机380接收请求。数据适配器548将请求输出至数据存储器544，并从数据存储器544接收数据。数据适配器548根据目的地的需要而适配数据，并将数据输出至多个传送器550中的一者。适配数据的操作可包含针对指定的传送目标而进一步格式化和/或其他操作。这些传送器中的选定者将数据传输或传送至正确目标(例如机器学习、文档库、或FTP)。在一些示例中，传送器550包含机器学习(ML)传送器552、文档库传送器554、文件传输协议(FTP)传送器(未图示)、或其他传送器558中的至少一者。
现在参考图6，图600包含数据产生对象610，其产生被输出至数据调度器614的数据。在一些示例中，图像600包含Smalltalk图像且数据产生对象610为Smalltalk对象，但是可以使用其他类型的图像及对象。在一些示例中，数据产生对象610产生与配方、处理事件、硬件校准、工艺微调等有关的数据。
数据调度器614基于数据类别而将数据从数据调度器614转送至多个数据槽618中的一者。多个数据槽618中的一者将数据传送至数据格式器620，其将多个数据格式中的一者应用于该数据。在一些示例中，数据格式器620将TDMS兼容格式应用于该数据。
数据格式器620将经格式化的数据送回数据槽618。数据槽618将经格式化的数据传输至数据管理器接口624。数据管理器接口624将经格式化的数据转换为字符串(例如Javascript Object Notation(JSON))，并将该数据传送至数据诊断服务计算机350的数据管理器540。
现在参考图7，显示了用于操作图像600的方法650。在660，数据产生对象610将数据传送至数据调度器614。在664，数据调度器614基于数据类别而将数据传输至多个数据槽618中的一者。在668，数据槽618将数据传送至数据格式器620。在672，数据格式器620将数据格式化(利用基于类别的格式)并将数据传回数据槽618。在676，数据管理器接口624对经格式化的数据进行转换，并将数据传送至数据管理器540。
现在参考图8，图像810(与控制器中的一者相关联)包含变量处置器812，其产生变量更新，这些变量更新被输出至图像822的变数处置器820。例如，传送关于处理室的变量更新。变量处置器820产生变量更新(例如关于衬底处理工具的变量更新)，其被输出至追踪数据收集器824。追踪数据收集器824将样本记录(例如工具样本记录)输出至追踪数据代理830。追踪数据代理830产生样本报告，这些样本报告以二进制阵列的形式输出至数据诊断服务计算机350的数据管理器540。在一些示例中，追踪数据代理830经由流式插座(streaming sockets)而输出诸如阵列之类的二进制数据。
现参考图9，显示了方法900。当在910确定发生处理事件时，在920将该处理事件发送至传送接口。在924，传送接口将该处理事件转送至数据调度器。在928，数据调度器确定输入数据的类别，并将数据传输至数据槽中的相应数据槽。在934，数据槽将从数据调度器接收的数据(例如Smalltalk对象)传送至相应的数据格式器。在938，数据格式器将数据格式化为被管理数据对象，并将数据传送至数据槽。在950，数据槽将数据传输至数据管理器接口。在954，数据管理器接口将被管理数据对象转换为字符串(例如JSON字符串)，并通过诸如HTTP连接之类的连接将该字符串传送至数据管理器。
前面的描述本质上仅仅是说明性的，并且绝不旨在限制本公开、其应用或用途。本公开的广泛教导可以以各种形式实现。因此，虽然本公开包括特定示例，但是本公开的真实范围不应当被如此限制，因为在研究附图、说明书和所附权利要求时，其他修改将变得显而易见。应当理解，在不改变本公开的原理的情况下，方法中的一个或多个步骤可以以不同的顺序(或同时地)执行。此外，虽然每个实施方案在上面被描述为具有某些特征，但是相对于本公开的任何实施方案描述的那些特征中的任何一个或多个，可以在任何其它实施方案的特征中实现和/或与任何其它实施方案的特征组合，即使该组合没有明确描述。换句话说，所描述的实施方案不是相互排斥的，并且一个或多个实施方案彼此的置换保持在本公开的范围内。
使用各种术语来描述元件之间(例如，模块之间、电路元件之间、半导体层之间等)的空间和功能关系，各种术语包括“连接”、“接合”、“耦合”、“相邻”、“紧挨”、“在...顶部”、“在...上面”、“在...下面”和“设置”。除非将第一和第二元件之间的关系明确地描述为“直接”，否则在上述公开中描述这种关系时，该关系可以是直接关系，其中在第一和第二元件之间不存在其它中间元件，但是也可以是间接关系，其中在第一和第二元件之间(在空间上或功能上)存在一个或多个中间元件。如本文所使用的，短语“A、B和C中的至少一个”应当被解释为意味着使用非排他性逻辑或(OR)的逻辑(A或B或C)，并且不应被解释为表示“A中的至少一个、B中的至少一个和C中的至少一个”。
在一些实现方式中，控制器是系统的一部分，该系统可以是上述示例的一部分。这样的系统可以包括半导体处理设备，半导体处理设备包括一个或多个处理工具、一个或多个室、用于处理的一个或多个平台、和/或特定处理部件(晶片基座、气体流系统等)。这些系统可以与用于在半导体晶片或衬底的处理之前、期间和之后控制它们的操作的电子器件集成。电子器件可以被称为“控制器”，其可以控制一个或多个系统的各种部件或子部件。根据处理要求和/或系统类型，控制器可以被编程以控制本文公开的任何工艺，包括处理气体的输送、温度设置(例如加热和/或冷却)、压力设置、真空设置、功率设置、射频(RF)产生器设置、RF匹配电路设置、频率设置、流率设置、流体输送设置、位置和操作设置、晶片转移进出工具和其他转移工具和/或与具体系统连接或通过接口连接的装载锁。
概括地说，控制器可以定义为电子器件，电子器件具有接收指令、发出指令、控制操作、启用清洁操作、启用端点测量等的各种集成电路、逻辑、存储器和/或软件。集成电路可以包括存储程序指令的固件形式的芯片、数字信号处理器(DSP)、定义为专用集成电路(ASIC)的芯片、和/或一个或多个微处理器、或执行程序指令(例如，软件)的微控制器。程序指令可以是以各种单独设置(或程序文件)的形式发送到控制器的指令，单独设置(或程序文件)定义用于在半导体晶片或系统上或针对半导体晶片或系统执行特定工艺的操作参数。在一些实施方案中，操作参数可以是由工艺工程师定义的配方的一部分，以在一或多个(种)层、材料、金属、氧化物、硅、二氧化硅、表面、电路和/或晶片的管芯的制造期间完成一个或多个处理步骤。
在一些实现方式中，控制器可以是与系统集成、耦合到系统、以其它方式联网到系统或其组合的计算机的一部分或耦合到该计算机。例如，控制器可以在“云”中或是晶片厂(fab)主机系统的全部或一部分，其可以允许对晶片处理的远程访问。计算机可以实现对系统的远程访问以监视制造操作的当前进展、检查过去制造操作的历史、检查多个制造操作的趋势或性能标准，改变当前处理的参数、设置处理步骤以跟随当前的处理、或者开始新的处理。在一些示例中，远程计算机(例如服务器)可以通过网络(其可以包括本地网络或因特网)向系统提供工艺配方。远程计算机可以包括使得能够输入或编程参数和/或设置的用户界面，然后将该参数和/或设置从远程计算机发送到系统。在一些示例中，控制器接收数据形式的指令，其指定在一个或多个操作期间要执行的每个处理步骤的参数。应当理解，参数可以特定于要执行的工艺的类型和工具的类型，控制器被配置为与该工具接口或控制该工具。因此，如上所述，控制器可以是例如通过包括联网在一起并朝着共同目的(例如本文所述的工艺和控制)工作的一个或多个分立的控制器而呈分布式。用于这种目的的分布式控制器的示例是在与远程(例如在平台级或作为远程计算机的一部分)的一个或多个集成电路通信的室上的一个或多个集成电路，其组合以控制在室上的工艺。
示例系统可以包括但不限于等离子体蚀刻室或模块、沉积室或模块、旋转漂洗室或模块、金属电镀室或模块、清洁室或模块、倒角边缘蚀刻室或模块、物理气相沉积(PVD)室或模块、化学气相沉积(CVD)室或模块、原子层沉积(ALD)室或模块、原子层蚀刻(ALE)室或模块、离子注入室或模块、轨道室或模块、以及可以与半导体晶片的制造和/或制备相关联或用于半导体晶片的制造和/或制备的任何其它半导体处理系统。
如上所述，根据将由工具执行的一个或多个处理步骤，控制器可以与一个或多个其他工具电路或模块、其它工具部件、群集工具、其他工具接口、相邻工具、邻近工具、位于整个工厂中的工具、主计算机、另一控制器、或在将晶片容器往返半导体制造工厂中的工具位置和/或装载口运输的材料运输中使用的工具通信。

Claims (20)

1.一种用于半导体制造的数据收集系统，其包含：
T个衬底处理工具，其中所述T个衬底处理工具中的每一者包含：
N个处理室，其中所述N个处理室中的每一者包含处理室控制器，所述处理室控制器被配置成在所述N个处理室中的相应处理室的操作期间接收多个不同类型的数据，
其中所述多个不同类型的数据具有不同的格式，
其中所述处理室控制器被进一步配置成将所述多个不同类型的数据格式化为经格式化的数据，并且
其中T和N为整数；以及
数据诊断服务计算机，其被配置成：
接收所述经格式化的数据并将其按类别存储于共享文档中，所述共享文档具有表格式数据结构，所述表格式数据结构包含具有上下文数据的行；以及
响应于请求，从所述共享文档中产生包含所述数据的子集的输出文档。
2.根据权利要求1所述的数据收集系统，其中：
所述上下文数据包含材料标识字段和时间字段；并且
所述多个不同类型的数据包含：至少三种或更多种数据类型，其选自由配方、硬件校准、工艺微调、光发射光谱、高速数据以及变数追踪组成的群组。
3.根据权利要求2所述的数据收集系统，其中所述数据诊断服务计算机被配置成基于下列项中的至少一项而产生所述输出文档：
所述类别的子集；
所述材料标识字段的子集；以及
所述时间字段的子集。
4.根据权利要求1所述的数据收集系统，其中所述共享文档具有三层阶层，其包括文档、群组和类别。
5.根据权利要求1所述的数据收集系统，其中所述共享文档具有技术数据管理方案(TDMS)格式。
6.根据权利要求5所述的数据收集系统，其中数据以二进制格式存储于所述共享文档中。
7.根据权利要求1所述的数据收集系统，其还包含机器学习计算机，所述机器学习计算机被配置成与所述数据诊断服务计算机进行通信并对所述输出文档中的数据执行机器学习。
8.根据权利要求1所述的数据收集系统，其中所述处理室控制器包含：
数据产生对象，其被配置成传输所述多个不同类型的数据；
数据调度器，其被配置成从所述数据产生对象接收所述多个不同类型的数据；
多个数据槽，其中所述多个数据槽中的每一者被配置成从所述数据调度器接收所述多个不同类型的数据中的相应类型的数据；
多个数据格式器，其中所述多个数据格式器中的每一者被配置成从所述数据槽接收所述多个不同类型的数据中的相应类型的数据，并将所述经格式化的数据输出回至所述多个数据槽中的相应数据槽；以及
数据接口管理器，其被配置成将所述经格式化的数据从所述多个数据槽转送至所述数据诊断服务计算机。
9.根据权利要求1所述的数据收集系统，其中所述数据诊断服务计算机包含：
数据管理器，其被配置成从所述处理室控制器接收所述经格式化的数据；以及
数据存储器，其被配置成存储所述共享文档并控制对所述共享文档的访问。
10.根据权利要求9所述的数据收集系统，其还包含：数据适配器，其被配置成接收所述请求并产生所述输出文档。
11.根据权利要求10所述的数据收集系统，其中所述数据适配器被进一步配置成使所述输出文档适配于多个数据传送器中的一者。
12.根据权利要求11所述的数据收集系统，其中所述多个数据传送器包含文件传输协议(FTP)传送器、机器学习传送器和档案传送器中的至少一者。
13.根据权利要求1所述的数据收集系统，其还包含：
主机服务器，其包含文档选择器，所述文档选择器被配置成从所述T个衬底处理工具中的R个衬底处理工具的R个输出文档中选择R个部分的数据，其中R为大于一且小于或等于T的整数；以及
机器学习计算机，其被配置成将所述R个输出文档中的数据结合并对其执行机器学习。
14.一种用于半导体制造的数据收集方法，其包含：
在T个衬底处理工具的N个处理室中的多个处理室的操作期间接收多个不同类型的数据，
其中T和N为大于零的整数，并且
其中所述多个不同类型的数据具有不同的格式；
将所述多个不同类型的数据格式化为经格式化的数据；
将所述经格式化的数据按类别存储于共享文档中，所述共享文档具有表格式数据结构，所述表格式数据结构包含具有上下文数据的行；以及
响应于请求，从所述共享文档中产生包含所述数据的子集的输出文档。
15.根据权利要求14所述的数据收集方法，其中：
所述上下文数据包含材料标识字段和时间字段；并且
所述多个不同类型的数据包含：至少三种或更多种数据类型，其选自由配方、硬件校准、工艺微调、光发射光谱、高速数据以及变数追踪组成的群组。
16.根据权利要求15所述的数据收集方法，其中产生所述输出文档包括基于下列项中的至少一项而产生所述输出文档：
所述类别的子集；
所述材料标识字段的子集；以及
所述时间字段的子集。
17.根据权利要求14所述的数据收集方法，其中所述共享文档具有三层阶层，其包括文档、群组和类别。
18.根据权利要求14所述的数据收集方法，其中所述共享文档具有技术数据管理方案(TDMS)格式。
19.根据权利要求18所述的数据收集方法，其中数据以二进制格式存储于所述共享文档中。
20.根据权利要求14所述的数据收集方法，其还包含：对所述输出文档中的数据执行机器学习。
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